当前位置:主页 > 科技论文 > 信息工程论文 >

闭环脑-机接口中大鼠海马及皮层集群锋电位实时解码算法的研究

发布时间:2020-07-26 21:14
【摘要】:理解大脑的结构与功能,是21世纪最具挑战性的前沿科学问题,脑科学研究在世界范围得到了广泛关注和大量投入。脑-机接口(Brain-Machine Interface,BMI)通过在大脑与外部设备之间建立直接的通路,可以在不依赖于脊髓/外周围神经和肌肉系统的情况下实现大脑与外界的交互。传统的开环脑-机接口在分析短暂的神经活动事件方面有所局限,而闭环脑-机接口则可以提供因果性的证据。通过实时解码读取或检测到神经活动事件的发生是形成闭环反馈的前提,现代多电极记录技术的进步已经实现了多脑区、上千路神经信号通道的同时采集,扩大可以实时解码分析的数据规模和提高神经信号解码分析的速度已经成为了神经科学研究的新兴主题。许多闭环反馈实验要求极低的检测延时,典型的场景包括依赖对神经活动中突变进行检测的应用。针对大量数据采集通道下难以进行实时解码的问题,本文提出了一种利用GPU的并行处理能力进行加速的算法,通过两个内核算法的设计和片上存储的优化,显著提高了计算速度和可以实时计算的数据规模。利用加速算法对仿真数据和大鼠海马体、皮层及丘脑实验数据进行位置编码的解码,结果显示相对于CPU上的解码算法,本文中的算法实现了 20-50倍的加速效果。针对海马体回放事件的在线分析鉴别问题,基于并行算法的实时解码能力,本文通过有效的缓存和随机索引策略,对利用大量随机乱序数据的统计显著性分析方法进行了优化,使用1000个乱序样本时该方法的计算延迟在15毫秒以内,实现了对海马体回放事件实的时在线显著性评价。针对神经活动中的突变检测问题,本文在泊松线性动态系统模型的基础上引入了非高斯动态噪声来建模隐变量空间的随机跳变过程。为了在非高斯噪声和非高斯似然函数的条件下有效估计隐变量的后验概率,本文提出了用于突变检测问题的粒子滤波和平滑算法,并采用GPU加速了计算。对仿真数据和实验记录的急性疼痛神经锋电位数据的分析表明了这一算法的有效性。在突变检测算法的基础上,本文还设计并实现了一个基于该算法的在线脑-机接口系统,该系统采用多个线程管理采集、训练、解码、显示等任务,在减少系统延迟的同时实现了灵活的配置和管理。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:R318;TN911.7
【图文】:

波形,锋电位,闭环


1.2.1.3基于锋电位信号的闭环脑-机接口系统的组成逡逑基于锋电位的闭环脑-机接口的组成主要包括神经信号采集模块、神经信号解析模逡逑块、外部装置控制模块和反馈模块,如图1.2所示。逡逑1)神经信号采集模块逡逑神经信号采集模块主要包含两个部分:植入式微电极阵列和多通道信号采集系统。逡逑目前广泛应用的植入式微电极阵列主要包括金属微丝电极(microwire)和硅衬底电极逡逑(silicon-based邋electrodes)。金属烎丝电极是一段直径约为数十至数百微米的金属丝,由逡逑绝缘材料包裹,仅尖端裸露。每根电极采集到的锋电位波形和幅度会因相对神经元的逡逑距离和方向而不同,这为根据信号波形来分析每个锋电位信号的来源,即锋电位分类逡逑(spike邋sorting)提供了更多的信息,因此常见将每两根或每四根电极缠绕在一起进行记逡逑录,即两管微电极(stereotrode)或四管微电极(tetrode),实际使用时,每个植入的电极逡逑束通常包含16-64根微丝电极。图1.3A显示了一种金属微丝电极阵列,放大图像左侧逡逑为两管微电极,右侧为四管微电极,圈内线段表示100微米长度|1()11。微丝电极在植入逡逑过程中容易弯曲而难以精确定位

模块图,微电极阵列,神经信号,模块


公司的密歇根阵列微电极,放大图显示每个管脚上电极点的分布[17]。多通道信号采集逡逑系统对微电极阵列探测到的电信号进行滤波放大等处理和缓存、记录,以供后续分析逡逑使用。目前主流的商用采集系统如图1.4所示,主要包括Plexon公司的OmniPlex(图1.4逡逑A)、Blackrock邋microsystem邋公司的邋Cerebus?(图邋1.4邋B)系统和邋NeuraLynx邋公司的邋Digital逡逑Lynx系统(图1.4C)等,这些系统体积庞大,价格昂贵,因此越来越多的人也开始选逡逑择来自开源项目OpenEphys?(图1.4邋D)的硬件和软件或是利用开源组件自己搭建采集逡逑系统。逡逑mm逡逑图1.3植入式微电极阵列逡逑2)

多通道信号,神经信号,制水,泵阀


公司的密歇根阵列微电极,放大图显示每个管脚上电极点的分布[17]。多通道信号采集逡逑系统对微电极阵列探测到的电信号进行滤波放大等处理和缓存、记录,以供后续分析逡逑使用。目前主流的商用采集系统如图1.4所示,主要包括Plexon公司的OmniPlex(图1.4逡逑A)、Blackrock邋microsystem邋公司的邋Cerebus?(图邋1.4邋B)系统和邋NeuraLynx邋公司的邋Digital逡逑Lynx系统(图1.4C)等,这些系统体积庞大,价格昂贵,因此越来越多的人也开始选逡逑择来自开源项目OpenEphys?(图1.4邋D)的硬件和软件或是利用开源组件自己搭建采集逡逑系统。逡逑mm逡逑图1.3植入式微电极阵列逡逑2)

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 王兆祥;封洲燕;余颖;朱玉芳;郭哲杉;;适用于宽频带记录信号的锋电位检测法[J];仪器仪表学报;2016年03期

2 罗静;戴敏;;用于锋电位分类的二阶差分表示法[J];天津理工大学学报;2013年06期

3 封洲燕;王静;汪洋;郑晓静;;神经元锋电位信号滤波频率的选择[J];浙江大学学报(工学版);2012年02期

4 牛意坚;刘涛;;基于窗口法的改进锋电位检测算法[J];计算机与数字工程;2012年02期

5 王静;封洲燕;郑晓静;;低信噪比神经元锋电位检测的新方法[J];浙江大学学报(工学版);2011年05期

6 祝晓平;王东;陈耀武;;基于提升小波的神经元锋电位并行检测方法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2011年10期

7 降惠;王琳娟;李杰;;径向基函数网络在神经元锋电位分类中的应用及改进[J];电脑开发与应用;2010年10期

8 万红;张超;刘新玉;尚志刚;;波形特征的高斯混合模型锋电位分类算法[J];中国生物医学工程学报;2016年04期

9 封洲燕;肖乾江;胡振华;;电刺激期间神经细胞单元锋电位的检测[J];中国生物医学工程学报;2013年04期

10 万红;郜丽赛;牛晓可;;基于匹配小波变换的初级视皮层神经元锋电位分类[J];郑州大学学报(工学版);2011年03期

相关会议论文 前2条

1 马越;蔡淑频;;内皮素对两栖动物心肌电生理活动的影响[A];解剖学杂志——中国解剖学会2002年年会文摘汇编[C];2002年

2 张森泉;陈科;尧德中;;基于局部PCA的锋电位甄别方法研究[A];中国生物医学工程进展——2007中国生物医学工程联合学术年会论文集(上册)[C];2007年

相关博士学位论文 前10条

1 呼思乐;闭环脑-机接口中大鼠海马及皮层集群锋电位实时解码算法的研究[D];浙江大学;2019年

2 刘作志;高性能神经元锋电位检测方法的研究[D];西安电子科技大学;2018年

3 王兆祥;轴突高频电刺激对于神经元活动的调控作用研究[D];浙江大学;2018年

4 丁伟东;神经锋电位信号识别方法研究[D];上海交通大学;2008年

5 祝晓平;植入式脑—机接口锋电位实时处理算法研究[D];浙江大学;2012年

6 廖玉玺;植入式脑机接口神经元锋电位的时变特征分析与解码研究[D];浙江大学;2014年

7 汪洋;大鼠海马CA1区神经活动对体感刺激响应的研究[D];浙江大学;2014年

8 李向宁;基于多微电极阵列的培养神经元网络特性初探[D];华中科技大学;2007年

9 胥凯;植入式脑机接口中神经元重要性评估及锋电位的高效解码[D];浙江大学;2015年

10 王静;多通道锋电位信号分析的新方法及其在海马神经元发放特性研究中的应用[D];浙江大学;2011年

相关硕士学位论文 前10条

1 高梦宇;基于spike和LFP的猕猴视皮层神经元朝向选择性分析[D];燕山大学;2019年

2 李振斌;基于局部加权聚类集成的锋电位分离方案设计[D];南京邮电大学;2019年

3 赵坤W

本文编号:2771298


资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/2771298.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户7c663***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com